рдореБрдЦреНрдп рд╕рд╛рдордЧреНрд░реА рдкрд░ рдЬрд╛рдПрдБ

R рдореЗрдВ GLM: рдЬрдирд░рд▓рд╛рдЗрдЬрд╝реНрдб рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓

рдЬрдирд░рд▓рд╛рдЗрдЬрд╝реНрдб рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓реНрд╕ (GLM) рдХреЗ рдмрд╛рд░реЗ рдореЗрдВ рдЬрд╛рдиреЗрдВ рдФрд░ рд╡реЗ рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓реНрд╕ рд╕реЗ рдХреИрд╕реЗ рдЕрд▓рдЧ рд╣реИрдВред
┬╖ 2 рдорд┐ре░ рдкрдврд╝реЗрдВ

AI рдХреЗ рд╕рд╛рде рдЦреЛрдЬреЗрдВ

рдЬрдирд░рд▓рд╛рдЗрдЬрд╝реНрдб рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓ (GLM) рд╕рд╛рдзрд╛рд░рдг рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рд░рд┐рдЧреНрд░реЗрд╢рди рдХрд╛ рдРрд╕рд╛ рд╕рд╛рдорд╛рдиреНрдпреАрдХрд░рдг рд╣реИ рдЬреЛ рдЙрди рд░реЗрд╕реНрдкреЙрдиреНрд╕ рд╡реЗрд░рд┐рдПрдмрд▓реНрд╕ рдХреА рдЕрдиреБрдорддрд┐ рджреЗрддрд╛ рд╣реИ рдЬрд┐рдирдореЗрдВ рддреНрд░реБрдЯрд┐ рд╡рд┐рддрд░рдг рдореЙрдбрд▓ рд╕рд╛рдорд╛рдиреНрдп рд╡рд┐рддрд░рдг, рдЬреИрд╕реЗ Gaussian рд╡рд┐рддрд░рдг, рд╕реЗ рднрд┐рдиреНрди рд╣реЛрддреЗ рд╣реИрдВред

GLM рдХреА рдореВрд▓ рдмрд╛рддреЗрдВ

GLM рдХреЛ glm() рдлрд╝рдВрдХреНрд╢рди рд╕реЗ рдлрд┐рдЯ рдХрд┐рдпрд╛ рдЬрд╛рддрд╛ рд╣реИред рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓реНрд╕ (lm()s) рдХреА рддрд░рд╣, glm()s рдореЗрдВ рднреА рдлрд╝реЙрд░реНрдореВрд▓рд╛ рдФрд░ рдбреЗрдЯрд╛ рдЗрдирдкреБрдЯ рд╣реЛрддреЗ рд╣реИрдВ, рд▓реЗрдХрд┐рди рдЗрдирдХреЗ рдкрд╛рд╕ рдПрдХ рдлреИрдорд┐рд▓реА рдЗрдирдкреБрдЯ рднреА рд╣реЛрддрд╛ рд╣реИред

рдЬрдирд░рд▓рд╛рдЗрдЬрд╝реНрдб рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓ рдХрд╛ рд╕рд┐рдВрдЯреИрдХреНрд╕

рдЬрдирд░рд▓рд╛рдЗрдЬрд╝реНрдб рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓ рдХрд╛ рд╕рд┐рдВрдЯреИрдХреНрд╕

Gaussian рдлреИрдорд┐рд▓реА рд╡рд╣ рддрд░реАрдХрд╛ рд╣реИ рдЬрд┐рд╕рд╕реЗ R рд╕рд╛рдорд╛рдиреНрдп рд╡рд┐рддрд░рдг рдХреЛ рд╕рдВрджрд░реНрднрд┐рдд рдХрд░рддрд╛ рд╣реИ, рдФрд░ рдпрд╣ glm() рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдбрд┐рдлрд╝реЙрд▓реНрдЯ рд╣реИред

рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓реНрд╕ рд╕реЗ рд╕рдорд╛рдирддрд╛

рдпрджрд┐ рдлреИрдорд┐рд▓реА Gaussian рд╣реИ рддреЛ GLM, LM рдХреЗ рд╕рдорд╛рди рд╣реА рд╣реЛрддрд╛ рд╣реИред

рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓реНрд╕ рд╕реЗ рд╕рдорд╛рдирддрд╛

рдЧреИрд░-рд╕рд╛рдорд╛рдиреНрдп рддреНрд░реБрдЯрд┐рдпрд╛рдБ рдпрд╛ рд╡рд┐рддрд░рдг

рдЬрдирд░рд▓рд╛рдЗрдЬрд╝реНрдб рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓реНрд╕ рдореЗрдВ рдЧреИрд░-рд╕рд╛рдорд╛рдиреНрдп рддреНрд░реБрдЯрд┐рдпрд╛рдБ рдпрд╛ рд╡рд┐рддрд░рдг рд╣реЛ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВред рд╣рд╛рд▓рд╛рдВрдХрд┐, рд╕рдВрднрд╛рд╡рд┐рдд рд╡рд┐рддрд░рдгреЛрдВ рдХреА рд╕реАрдорд╛рдПрдБ рд╣реЛрддреА рд╣реИрдВред рдЙрджрд╛рд╣рд░рдг рдХреЗ рд▓рд┐рдП, рдЖрдк рдХрд╛рдЙрдВрдЯ рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЗ рд▓рд┐рдП Poisson рдлреИрдорд┐рд▓реА рдХрд╛ рдЙрдкрдпреЛрдЧ рдХрд░ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВ, рдпрд╛ рдмрд╛рдЗрдиреЛрдорд┐рдпрд▓ рдбреЗрдЯрд╛ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдмрд╛рдЗрдиреЛрдорд┐рдпрд▓ рдлреИрдорд┐рд▓реА рдХрд╛ рдЙрдкрдпреЛрдЧ рдХрд░ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВред

GLM рдореЗрдВ рдиреЙрди-рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рд▓рд┐рдВрдХ рдлрд╝рдВрдХреНрд╢рдВрд╕ рднреА рд╣реЛрддреЗ рд╣реИрдВ, рдЬреЛ рд░рд┐рдЧреНрд░реЗрд╢рди рдЧреБрдгрд╛рдВрдХреЛрдВ рдХреЛ рд╡рд┐рддрд░рдг рд╕реЗ рдЬреЛрдбрд╝рддреЗ рд╣реИрдВ рдФрд░ рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓ рдХреЛ рд╕рд╛рдорд╛рдиреНрдпреАрдХреГрдд рд╣реЛрдиреЗ рдХреА рдЕрдиреБрдорддрд┐ рджреЗрддреЗ рд╣реИрдВред

glm() рдХреЗ рд╕рд╛рде рдкреНрд░реЗрдбрд┐рдХреНрдЯ рдХрд░рдиреЗ рдХрд╛ рдЗрдВрдЯрд░реИрдХреНрдЯрд┐рд╡ рдЙрджрд╛рд╣рд░рдг

рдпрд╣ рдЙрджрд╛рд╣рд░рдг Poisson рд░рд┐рдЧреНрд░реЗрд╢рди рдФрд░ newDat рдбреЗрдЯрд╛рд╕реЗрдЯ рдХрд╛ рдЙрдкрдпреЛрдЧ рдХрд░рдХреЗ рдЙрддреНрддрд░реА рдЕрдореЗрд░рд┐рдХреА рдЧреНрд░реАрд╖реНрдордХрд╛рд▓реАрди рдорд╣реАрдиреЛрдВ рдЬреВрди, рдЬреБрд▓рд╛рдИ рдФрд░ рдЕрдЧрд╕реНрдд рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдкреНрд░рддрд┐рджрд┐рди рдирд╛рдЧрд░рд┐рдХ рдЕрдЧреНрдирд┐-рдЪреЛрдЯ рдкреАрдбрд╝рд┐рддреЛрдВ рдХреА рдЕрдкреЗрдХреНрд╖рд┐рдд рд╕рдВрдЦреНрдпрд╛ рдХрд╛ рдкреВрд░реНрд╡рд╛рдиреБрдорд╛рди рд▓рдЧрд╛рддрд╛ рд╣реИред

newDat рдбреЗрдЯрд╛рд╕реЗрдЯ рдореЗрдВ рдбреЗрдЯрд╛ рдЗрд╕ рдкреНрд░рдХрд╛рд░ рд╣реИ:

  Month   
1     6
2     7
3     8 

Poisson рд╕реНрд▓реЛрдк рдФрд░ рдЗрдВрдЯрд░рд╕реЗрдкреНрдЯ рдХреЗ рдЖрдХрд▓рди рдиреИрдЪреБрд░рд▓ рд▓реЙрдЧ рд╕реНрдХреЗрд▓ рдкрд░ рд╣реЛрддреЗ рд╣реИрдВ рдФрд░ рдмреЗрд╣рддрд░ рд╕рдордЭ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рдЗрдиреНрд╣реЗрдВ рдШрд╛рддрд╛рдВрдХрд┐рдд рдХрд┐рдпрд╛ рдЬрд╛ рд╕рдХрддрд╛ рд╣реИред рдЖрдк predict рдлрд╝рдВрдХреНрд╢рди рдХреЗ рд╕рд╛рде type = "response" рдирд┐рд░реНрджрд┐рд╖реНрдЯ рдХрд░рдХреЗ рдРрд╕рд╛ рдХрд░ рд╕рдХрддреЗ рд╣реИрдВред

# use the model to predict with new data
predOut <- predict(object = poissonOut, newdata = newDat, type = "response")

# print the predictions
print(predOut)

рдЬрдм рд╣рдо рдКрдкрд░ рджрд┐рдпрд╛ рдЧрдпрд╛ рдХреЛрдб рдЪрд▓рд╛рддреЗ рд╣реИрдВ, рддреЛ рдпрд╣ рдирд┐рдореНрдирд▓рд┐рдЦрд┐рдд рдкрд░рд┐рдгрд╛рдо рджреЗрддрд╛ рд╣реИ:

         1          2          3
0.08611111 0.12365591 0.07795699 

рдЦреБрдж рдЖрдЬрд╝рдорд╛рдПрдБред

R рдореЗрдВ рдЬрдирд░рд▓рд╛рдЗрдЬрд╝реНрдб рд▓рд┐рдирд┐рдпрд░ рдореЙрдбрд▓реНрд╕ рдХреЗ рдмрд╛рд░реЗ рдореЗрдВ рдЕрдзрд┐рдХ рдЬрд╛рдирдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП, рд╣рдорд╛рд░реЗ рдкрд╛рдареНрдпрдХреНрд░рдо Generalized Linear Models in R рд╕реЗ рдпрд╣ рд╡реАрдбрд┐рдпреЛ рджреЗрдЦреЗрдВред

рдпрд╣ рд╕рд╛рдордЧреНрд░реА DataCamp рдХреЗ Generalized Linear Models in R рдкрд╛рдареНрдпрдХреНрд░рдо рд╕реЗ рд▓реА рдЧрдИ рд╣реИ, рдЬрд┐рд╕реЗ Richard Erickson рдиреЗ рдмрдирд╛рдпрд╛ рд╣реИред

рд╣рдорд╛рд░рд╛ R рдореЗрдВ Logistic Regression рдЯреНрдпреВрдЯреЛрд░рд┐рдпрд▓ рднреА рджреЗрдЦреЗрдВред

рд╡рд┐рд╖рдп